【转】dijkstra算法
说到dijkstra,它其实是我第一个公司的Wi-Fi密码,当时我还不知道它就是求最短路径的一个算法。今天有幸能领略这位荷兰科学家的智慧~
Dijkstra算法是求某个源点到其他各顶点的最短路径的。
书本上的公式有点复杂,不如先看个例子再去理解公式~
比如上图这道题(ppt画的,凑合看吧~)
运用dijkstra,求V0到各点的最短路径?
解答具体过程:
令S表示已求出最短路径的顶点集合。D[i]表示V0到Vi的路径长度。arcs[i][j]表示从i到j的直接距离
第一步:V0到其他顶点的直接路径:
S | D[1] | D[2] | D[3] | D[4] | D[5] |
{V0} | 50 | 10 | ∞ | 45 | ∞ |
下一步:计算min{D[i]},得到D[2]最小,便将V2加入S中,得到V0V2最短路径10,重新计算V0到各点路径:
D[1](new) = min{D[1](old) ,D[2]+arcs[2][1]} = min{50,10+∞}=50
D[3](new) = min{D[3](old) ,D[2]+arcs[2][3]} = min{∞,10+15}=25
D[4](new) = min{D[4](old) ,D[2]+arcs[2][4]} = min{45,10+∞}=45
D[5](new) = min{D[5](old) ,D[2]+arcs[2][5]} = min{∞,10+∞}=∞
得到
S | D[1] | D[2] | D[3] | D[4] | D[5] |
{V0,V2} | 50 | 25 | 45 | ∞ |
下一步:(也不能说下一步,反正就是循环)计算min{D[i]},D[3]最小,V3加入S中,得到V0V3最短路径25,重新计算路径:
D[1](new) = min{D[1](old) ,D[3]+arcs[3][1]} = min{50,25+20}=45
D[4](new) = min{D[4](old) ,D[3]+arcs[3][4]} = min{45,25+20}=45
D[5](new) = min{D[5](old) ,D[3]+arcs[3][5]} = min{∞,25+∞}=∞
得到
S | D[1] | D[2] | D[3] | D[4] | D[5] |
{V0,V2,V3} | 45 | 45 | ∞ |
怎么样?是不是很带感
下一步:计算min{D[i]},D[1](看1比较顺眼)最小,V1加入S中,得到V0V1最短路径45,重新计算路径:
D[4](new) = min{D[4](old) ,D[1]+arcs[1][4]} = min{45,45+10}=55
D[5](new) = min{D[5](old) ,D[1]+arcs[1][5]} = min{∞,45+∞}=∞
得到
S | D[1] | D[2] | D[3] | D[4] | D[5] |
{V0,V2,V3,V1} | 45 | ∞ |
下一步:计算min{D[i]},D[4]最小,V4加入S中,得到V0V4最短路径45,重新计算路径:
D[5](new) = min{D[5](old) ,D[4]+arcs[4][5]} = min{∞,45+∞}=∞
得到
S | D[1] | D[2] | D[3] | D[4] | D[5] |
{V0,V2,V3,V1,V4} | ∞ |
得到V0V5最短路径∞,
所以最短路径为
V0V1 | 45 |
V0V2 | 10 |
V0V3 | 25 |
V0V4 | 45 |
V0V5 | ∞ |
Dijkstra算法的基本思想是:按最短路径长度递增的顺序,逐个产生各最短路径。
那么如何递增呢?其实是运用一条性质:如果存在一条从i到j的最短路径(Vi.....Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点。那么(Vi...Vk)也必定是从i到k的最短路径。
然而这条性质是如何得到呢,这就需要我们先弄清楚最短路径的“最优子结构性质”。
最优子结构性质:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面用反证法证明:
假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离,那么
必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s),那么P'(i,j)=P(i,k)+P'(k,s)+P(s,j)<P(i,j)。则与P(i,j)是从i到j的最短路径相矛盾。因此该性质得证。
好了,铺垫的差不多了,Dijkstra就提出了以最短路径长度递增,逐次生成最短路径的算法。譬如对于源顶点V0,首先选择其直接相邻的顶点中长度最短的顶点Vi(注意相邻和最短),那么当前已知可得从V0到达Vj顶点的最短距离dist[j]=min{dist[j],dist[i]+arcs[i][j]}。
根据这种思路,假设存在G=<V,E>,源顶点为V0,S={V0}, dist[i]记录V0到Vi的最短距离,path[i]记录从V0到Vi路径上的Vi前面的一个顶点。
1.从不在S的V中选择使dist[i]值最小的顶点i,将i加入到S中;
2.更新与i直接相邻顶点的dist值。(dist[j]=min{dist[j],dist[i]+matrix[i][j]});(上例是全部更新,不直接相邻就用“∞”表示)
3.直到S=V。
代码实现:(代码来源于网络)
- #include <iostream>
- #include<stack>
- #define M 100
- #define N 100
- using namespace std;
- typedef struct node
- {
- int matrix[N][M]; //邻接矩阵
- int n; //顶点数
- int e; //边数
- }MGraph;
- void DijkstraPath(MGraph g,int *dist,int *path,int v0) //v0表示源顶点
- {
- int i,j,k;
- bool *visited=(bool *)malloc(sizeof(bool)*g.n);
- for(i=0;i<g.n;i++) //初始化
- {
- if(g.matrix[v0][i]>0&&i!=v0)
- {
- dist[i]=g.matrix[v0][i];
- path[i]=v0; //path记录最短路径上从v0到i的前一个顶点
- }
- else
- {
- dist[i]=INT_MAX; //若i不与v0直接相邻,则权值置为无穷大
- path[i]=-1;
- }
- visited[i]=false;
- path[v0]=v0;
- dist[v0]=0;
- }
- visited[v0]=true;
- for(i=1;i<g.n;i++) //循环扩展n-1次
- {
- int min=INT_MAX;
- int u;
- for(j=0;j<g.n;j++) //寻找未被扩展的权值最小的顶点
- {
- if(visited[j]==false&&dist[j]<min)
- {
- min=dist[j];
- u=j;
- }
- }
- visited[u]=true;
- for(k=0;k<g.n;k++) //更新dist数组的值和路径的值
- {
- if(visited[k]==false&&g.matrix[u][k]>0&&min+g.matrix[u][k]<dist[k])
- {
- dist[k]=min+g.matrix[u][k];
- path[k]=u;
- }
- }
- }
- }
- void showPath(int *path,int v,int v0) //打印最短路径上的各个顶点
- {
- stack<int> s;
- int u=v;
- while(v!=v0)
- {
- s.push(v);
- v=path[v];
- }
- s.push(v);
- while(!s.empty())
- {
- cout<<s.top()<<" ";
- s.pop();
- }
- }
- int main(int argc, char *argv[])
- {
- int n,e; //表示输入的顶点数和边数
- while(cin>>n>>e&&e!=0)
- {
- int i,j;
- int s,t,w; //表示存在一条边s->t,权值为w
- MGraph g;
- int v0;
- int *dist=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
- int *path=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
- for(i=0;i<N;i++)
- for(j=0;j<M;j++)
- g.matrix[i][j]=0;
- g.n=n;
- g.e=e;
- for(i=0;i<e;i++)
- {
- cin>>s>>t>>w;
- g.matrix[s][t]=w;
- }
- cin>>v0; //输入源顶点
- DijkstraPath(g,dist,path,v0);
- for(i=0;i<n;i++)
- {
- if(i!=v0)
- {
- showPath(path,i,v0);
- cout<<dist[i]<<endl;
- }
- }
- }
- return 0;
- }
【转】dijkstra算法的更多相关文章
- 求两点之间最短路径-Dijkstra算法
Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.D ...
- Dijkstra算法优先队列实现与Bellman_Ford队列实现的理解
/* Dijkstra算法用优先队列来实现,实现了每一条边最多遍历一次. 要知道,我们从队列头部找到的都是到 已经"建好树"的最短距离以及该节点编号, 并由该节点去更新 树根 到其 ...
- 关于dijkstra算法的一点理解
最近在准备ccf,各种补算法,图的算法基本差不多看了一遍.今天看的是Dijkstra算法,这个算法有点难理解,如果不深入想的话想要搞明白还是不容易的.弄了一个晚自习,先看书大致明白了原理,就根据书上的 ...
- 最短路模板(Dijkstra & Dijkstra算法+堆优化 & bellman_ford & 单源最短路SPFA)
关于几个的区别和联系:http://www.cnblogs.com/zswbky/p/5432353.html d.每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个(草儿家到 ...
- Dijkstra算法(二)之 C++详解
本章是迪杰斯特拉算法的C++实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnbl ...
- Dijkstra算法(一)之 C语言详解
本章介绍迪杰斯特拉算法.和以往一样,本文会先对迪杰斯特拉算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法 ...
- 最短路问题Dijkstra算法
Dijkstra算法可以解决源点到任意点的最短距离并输出最短路径 准备: 建立一个距离数组d[ n ],记录每个点到源点的距离是多少 建立一个访问数组v[ n ],记录每个点是否被访问到 建立一个祖先 ...
- dijkstra算法求最短路
艾兹格·W·迪科斯彻 (Edsger Wybe Dijkstra,1930年5月11日~2002年8月6日)荷兰人. 计算机科学家,毕业就职于荷兰Leiden大学,早年钻研物理及数学,而后转为计算学. ...
- 数据结构之Dijkstra算法
基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算). 此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求 ...
- ACM: HDU 1869 六度分离-Dijkstra算法
HDU 1869六度分离 Time Limit:1000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u Descri ...
随机推荐
- poj 2029 Get Many Persimmon Trees 各种解法都有,其实就是瞎搞不算吧是dp
连接:http://poj.org/problem?id=2029 题意:给你一个map,然后在上面种树,问你h*w的矩形上最多有几棵树~这题直接搜就可以.不能算是DP 用树状数组也可作. #incl ...
- snmpwalk-MIB of S5700-idc-stack
IF-MIB:.iso.org.dod.internet.mgmt.mib-2.interfaces.ifTable.ifEntry.ifDescrOID:.1.3.6.1.2.1.2.2.1.2 针 ...
- 为什么不建议将 font-size 设置为 12px 以下?如果一定要设置为 12px 以下要怎么做?
问题:为什么不建议将 font-size 设置为 12px 以下?如果一定要设置为 12px 以下要怎么做? 先看看把 font-size 设置为 12px 以下时的效果:(浏览器为 Chrome 5 ...
- bzoj2325
题解: 树链剖分 和普通的树链剖分不一样,这里的线段树不只是要记录x-y的和 而是要记录x左到y左,x左到y右,x右到y左,x右到y右 然后就可以了 代码: #include<bits/stdc ...
- 1013:Digital Roots
注意:大数要用字符串表示! sprintf:字符串格式化命令 主要功能:将格式化的数据写入某个字符串缓冲区 头文件:<stdio.h> 原型 int sprintf( char *buff ...
- 【liunx】nslookup命令
“nslookup”域名解析是什么? 假设我们要开个网站,首先我们要去提供域名申请的机构申请域名,然后绑定一个IP地址, 域名比较容易记忆,不像IP地址都是数字,申请完域名,绑定域名,DNS就写入域名 ...
- Fortify SCA 分析代码漏洞全解
上次介绍了用FindBugs辅助分析代码漏洞.这次换了一个工具:Fortify SCA Demo 4.0.0.Fortify是一个在安全方面挺出名的公司,这里就不多说了.先介绍一下主角:Fortify ...
- NUnit使用
NUnit是.net平台上使用得最为广泛的测试框架之一,本文将通过示例来描述NUnit的使用方法,并提供若干编写单元测试的建议和技巧,供单元测试的初学者参考. 继续下文之前,先来看看一个非常简单的测试 ...
- 记录tomcat的完整日志
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart.为了调试,我们要获得更详细的日志.可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging. ...
- Apache Tomcat8必备知识(完整的支持WebSockets 1.0)
一.Apache Tomcat 8介绍 Apache Tomcat 8RC1版于前几日发布.它 经过了2年的开发,引入了很多新特征,由于目前还只是Alpha版,故不推荐在产品中使用.但是我们应该了解它 ...